이 기사는 파이썬 프로그래밍에서 데코레이터의 개념과 가장 잘 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이됩니다. 우리는 파이썬 데코레이터가 무엇인지, 구문의 모습, 스크립트 나 프레임 워크에서이를 인식하는 방법, 그리고 직접 적용하는 방법을 다룰 것입니다.
키 포인트
파이썬 데코레이터를 탐구하기 전에 알아야 할 것들
-
함수는 객체이므로 다른 변수 에 할당 할 수 있습니다.
- 함수는 다른 함수에서 를 반환 할 수 있습니다
-
파이썬의 내부 함수는 외부 함수에서 반환 할 수 있습니다. 이것은 당신이 겪을 기능 프로그래밍 개념의 일부입니다.
파이썬 데코레이터 작동 메커니즘
- 매개 변수가있는 데코레이터 함수
- 경우에 따라 매개 변수를 데코레이터로 전달해야 할 수도 있습니다. 이 문제에 대한 해결책은 인수를 래퍼 함수에 전달한 다음 장식 된 기능으로 전달하는 것입니다. 다음 예를 참조하십시오.
def greet(): print("Hello John") greet_john = greet greet_john() >>> Hello John
Python increase_number
의 다중 데코레이터 또는 체인 호출
func
increase_by_one
파이썬 데코레이터의 실제 사용 사례 get_number
JavaScript의 데코레이터는 다음과 같은 이유로 언어에 귀중한 추가 사항입니다. 개발자가 기능 및 방법의 핵심 논리와 교차 절단 문제를 분리 할 수있게함으로써 모듈성 및 코드 재사용 성을 촉진합니다. 이는 혼란을 줄이고 가독성을 향상시켜 코드를 더 쉽게 유지하고 이해할 수 있도록함으로써 더 깨끗한 코드 기반을 촉진합니다. 데코레이터는 보안, 로깅 및 핵심 애플리케이션 로직에서 구성과 같은 측면을 분리 할 수 있으므로 우려 분리 원칙을 준수하는 데 중요한 역할을합니다. 데코레이터는 특정 동작이나 정책이 기능 및 방법에 일관되게 적용되도록하여 코드 기반에 일관성을 제공합니다. 함수의 동작을 구성하고 사용자 정의하는 유연한 방법을 제공하여 핵심 코드를 수정하지 않고 쉽게 변경하거나 기능을 확장 할 수 있습니다. AOP (Aspect-Oriented Programming)를 지원함으로써 Decorators는 크로스 절단 문제를 체계적으로 해결하여 더 깨끗하고 조직화 된 코드를 만듭니다. 데코레이터는 또한 타사 라이브러리와 프레임 워크에 의해 점점 더 채택되어 현대 자바 스크립트 도구를 효율적으로 사용하기위한 필수 기술이됩니다. 대체로 데코레이터는 코드 조직, 가독성, 유지 관리 및 확장 성을 향상시켜 JavaScript 개발자에게 귀중한 자산을 제공합니다.
Python 및 JavaScript 데코레이터는 함수 또는 메소드 동작을 수정하는 개념을 공유하지만 구문 및 사용량은 다릅니다. Python은 @decorator_function 구문을 사용하며 다양한 목적으로 함수 및 클래스에 적용 할 수 있습니다. JavaScript Decorator는 @decorator 구문을 사용하며 주로 클래스, 메소드 및 속성에 사용됩니다. 파이썬 데코레이터는 더 다재다능하지만 JavaScript 데코레이터는 클래스 중심이며 ECMAScript 2016의 일부로 소개되었습니다.
위 내용은 예제와 함께 파이썬 데코레이터 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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